สตาร์ทอัพโตเกียว Sakana AI เปิดตัว Fugu ระบบที่ควบคุมพูลของโมเดลภาษาที่เปลี่ยนสลับได้ เพื่อแข่งกับโมเดล Fable และ Mythos ของ Anthropic ที่ถูกจำกัดการใช้งาน
ประเด็นสำคัญ:
- Fugu ของ Sakana AI ทำงานเหมือนเป็นโมเดลเดียว แต่ประสานงานพูลของระบบอื่น ๆ ไว้หลัง API เดียว
- Fugu Ultra ทำคะแนนได้ 73.7 ในการทดสอบโค้ด SWE-Bench Pro แซงหน้าหลายโมเดลระดับแนวหน้า
- การออกแบบนี้ถูกนำเสนอในฐานะการป้องกันความเสี่ยงจากมาตรการควบคุมการส่งออกที่ทำให้ Fable และ Mythos ถูกตัดออกจากตลาด
Sakana Fugu กับบทบาทวาทยกรโมเดล
ห้องทดลองในโตเกียวเปิดตัว Fugu และระดับที่หนักขึ้นคือ Fugu Ultra เมื่อวันที่ 22 มิ.ย. โดยเข้าถึงได้ผ่านเอ็นด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพียงจุดเดียว ตามที่บริษัทได้ยืนยันไว้ ขึ้นกับคำขอว่าระบบจะตอบงานนั้นลำพัง หรือดึงทีมของระบบอื่น ๆ มาช่วยกันทำงาน
จากนั้นโมเดลจะรันทั้งขั้นตอนตรวจสอบและสังเคราะห์คำตอบด้วยตัวเอง
โดยตัว Fugu เองก็เป็นโมเดลภาษา
Fugu ถูกฝึกให้เรียกเอเจนต์จากพูลที่สลับเปลี่ยนได้ และยังสามารถเรียก “สำเนาของตัวเอง” เพิ่ม เมื่อหนึ่งงานต้องใช้กำลังมากกว่าที่โมเดลเดียวจะรับไหว ระดับพื้นฐานเน้นความหน่วงต่ำสำหรับการเขียนโค้ดทั่วไป แชต และเครื่องมืออย่าง Codex พร้อมเปิดให้ทีมงานถอดเอเจนต์บางตัวออกได้เพื่อตอบโจทย์กฎความเป็นส่วนตัว ส่วน Fugu Ultra เน้นคุณภาพคำตอบสูงสุดในปัญหายาว ๆ อย่างการทำซ้ำงานวิจัยเชิงวิชาการและการวิเคราะห์ด้านความปลอดภัย ซึ่งมีผู้ใช้เบตาประมาณ 500 คนช่วยทดสอบในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา
อ่านเพิ่มเติม: การเทขาย Anthropic Perp คือสัญญาณเตือนเดิมพันคริปโตก่อน IPO หรือไม่?
ความเห็นจาก Mollick และ Levie
ตัวเลขเบนช์มาร์กที่บริษัทเปิดเผย ระบุว่า Fugu Ultra ทำได้ 73.7 คะแนนในการทดสอบโค้ด SWE-Bench Pro แซงหน้า Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro และ GPT-5.5 ในการรันเดียวกัน
บริษัทระบุว่าคะแนนเหล่านี้อยู่ระดับเดียวกับ Fable 5 และ Mythos Preview และตารางของบริษัทเองแสดงให้เห็นว่าโมเดลวาทยกรตัวนี้จบอันดับหนึ่งใน 10 จาก 11 รายการที่เผยแพร่
อย่างไรก็ดี ไม่ใช่ผู้ทดสอบทุกคนที่ประทับใจ Ethan Mollick นักวิจัย AI เขียนว่า Fugu Ultra ทำงาน “ช้ามาก” การทดสอบโค้ดทั่วไปใช้เวลายืดไปถึง 30 นาที และผลลัพธ์ด้อยกว่า Fable ในการใช้งานจริง ขณะที่ Aaron Levie ซีอีโอของ Box ดูจะประเมินบวกมากกว่า โดยมองว่าการรูตงานแต่ละชิ้นผ่าน API เดียวไปยังโมเดลที่เหมาะสมที่สุด เป็นก้าวสำคัญของวิธีสร้าง AI เชิงประยุกต์
คนอื่น ๆ ชี้ให้เห็นเรื่องราคา เพราะการประสานหลายโมเดลสามารถทำให้ต้นทุนโทเคนสูงกว่าการเรียกโมเดลระดับแนวหน้าเพียงตัวเดียวหลายเท่าบนงานที่ใกล้เคียงกัน Sakana วางกรอบการออกแบบแบบพูลนี้ว่าเป็น “ประกันภัย” เผื่อผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งล่มหรือถูกปิดตัว โดยชี้ ไปที่มาตรการควบคุมการส่งออกล่าสุดต่อ Fable และ Mythos ในฐานะตัวอย่างของช็อกที่อาจตัดการเข้าถึงได้ชั่วข้ามคืน
จุดเริ่มต้นของ Sakana AI
Sakana AI ก่อตัวขึ้นในปี 2023 ภายใต้การนำของ Llion Jones ผู้เขียนร่วมของงานวิจัยชื่อดังของ Google เรื่อง “Attention Is All You Need” และมี David Ha อดีตหัวหน้างานวิจัยที่ Stability AI ร่วมก่อตั้ง ห้องทดลองแห่งนี้สร้างชื่อจากงานผสานโมเดลเชิงวิวัฒนาการและสายผลิตภัณฑ์ AI Scientist เพื่อการวิจัยอัตโนมัติ และย้ำมาตลอดว่าพูลของโมเดลที่ทำงานประสานกันสามารถให้ผลงานดีกว่าโมเดลเดี่ยวบนงานที่ยากและใช้เวลายาวนานที่สุด
อ่านต่อ: Mane City Mobile ลง iOS และ Android แล้วกว่า 100 ประเทศ